Pre-Requisitos

• Experiência de análise, estatística e produção de dados uma vantagem

Informações Gerais

Carga horaria: 16h

• Se noturno este curso e ministrado de segunda-feira a sexta-feira das 19h às 23h, total de 4 encontros.
• Se aos sábados este curso e ministrado das 09h às 18h, total de 2 encontros.

Formato de entrega:

• 100% on-line ao vivo via Microsoft Teams, na presença de um instrutor/consultor ativo no mercado e docente em sala de aula. 
• Nota: não é curso gravado (o mesmo acontece em tempo real na presença de um instrutor).
• Apostila + exercícios práticos

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Visual Analytics

1. 5 Principles of Data Visualisation
2. Tables vs charts
3. What makes visualisations effective
4. Gestalt Principles of Visual Perception

Types of charts and how to choose the right one

1. Common types of charts
2. Choosing the right chart for your data
3. Understanding your audience
4. Handling missing data

Advanced charts

1. Sankey
2. Radar
3. Treemap
4. Heatmap
5. Boxplot, violin plot
6. Choosing the right chart for your data
7. Choosing the right chart for your audience
8. Eliminating clutter from charts

Storytelling with data

1. The importance of storytelling
2. Building a narrative structure
3. Drawing attention
4. Including call to action

Creating dashboards and infographics

1. Exploratory vs explanatory analysis
2. How to convey your message
3. Live presentation vs report
4. Visualisations that are simple, informative and engaging
5. The characteristics of a good dashboard
6. The characteristics of a good infographic

Common mistakes and misleading charts

1. Charts that should be avoided
2. How we are being deceived by colour, scale and size

Visual analytics case studies